KDD99CupDataSet-SVM-master
所属分类：人工智能/神经网络/深度学习
开发工具：Python
文件大小：2038KB
下载次数：2
上传日期：2021-02-24 21:16:19
上 传 者：
葫芦娃008
说明： 筛选出发生在TCP层的Dos流量和normal流量 `get_train_data.py`
其中Dos流量的标签`'back.', 'land.', 'neptune.','smurf.', 'teardrop.', 'pod.'`
normal流量的标签`'normal.'`
生成文件`dos.kddcup.data.corrected.csv`
* 通过统计特征进行数据筛选 `wrap_up.py`
* 随机森林对特征重要性进行排序
折交叉验证
(Filter out DOS traffic and normal traffic in TCP layer ` get_ train_ data.py `
The labels of DOS traffic are 'back', 'land', 'Neptune', 'Smurf', 'teardrop.'pod.'`
Label of normal traffic ''normal.'`
Generating files` dos.kddcup.data . corrected.csv `
*Data filtering through statistical features ` wrap_ up.py `
*Random forests rank the importance of features
Fold cross validation)
文件列表:
crossvalidation.py (768, 2021-02-18)
get_train_data.py (1964, 2018-04-12)
get_train_data2.py (524, 2018-04-12)
get_train_data3.py (698, 2018-04-12)
kddcup.data_10_percent_corrected (74889749, 2007-06-08)
wrap_up.py (3668, 2021-02-18)
LICENSE (1071, 2018-04-12)
# KDD99CupDataSet-SVM
clean data ,feature selection , svm based kdd99
## 数据清洗
数据集来源:KDD99入侵检测数据集 [http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html](http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html)
* 筛选出发生在TCP层的Dos流量和normal流量 `get_train_data.py`
其中Dos流量的标签`'back.', 'land.', 'neptune.','smurf.', 'teardrop.', 'pod.'`
normal流量的标签`'normal.'`
生成文件`dos.kddcup.data.corrected.csv`
最后标签类别如下
normal -> 1 attack -> -1
|normal|attack|
|:----|:----- |
| 768670|1074241|
* 通过统计特征进行数据筛选 `wrap_up.py`
* 随机森林对特征重要性进行排序
```
[(0.***24, 'same_srv_rate'), (0.0106, 'dst_host_serror_rate'), (0.0011, 'count'), (0.0009, 'srv_count'), (0.0009, 'dst_host_same_src_port_rate'), (0.0008, 'dst_host_count'), (0.0007, 'dst_host_srv_count'), (0.0005, 'dst_host_srv_rerror_rate'), (0.0005, 'dst_host_diff_srv_rate'), (0.0003, 'dst_host_srv_serror_rate'), (0.0003, 'dst_host_rerror_rate'), (0.0002, 'srv_rerror_rate'), (0.0002, 'dst_host_srv_diff_host_rate'), (0.0001, 'srv_serror_rate'), (0.0001, 'srv_diff_host_rate'), (0.0001, 'serror_rate'), (0.0001, 'dst_host_same_srv_rate'), (0.0, 'rerror_rate'), (0.0, 'diff_srv_rate')]
```
|label|rate|text|
|:----|:----|:----|
|same_srv_rate|0.***24|过去两秒内,与当前连接具有相同目标主机的连接中,与当前连接具有相同服务的百分比|
|dst_host_serror_rate|0.0106|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机的连接中,出现SYN错误的连接所占的百分比|
|count|0.0011|过去两秒内,与当前连接具有相同的目标主机的连接数|
|srv_count|0.0009|过去两秒内,与当前连接具有相同服务的连接数|
|dst_host_same_src_port_rate|0.0009|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机相同源端口的连接所占的百分比|
|dst_host_count|0.0008|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机的连接数|
|dst_host_srv_count|0.0007|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接数|
|dst_host_srv_rerror_rate|0.0005|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中,出现REJ错误的连接所占的百分比|
|dst_host_diff_srv_rate|0.0005|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机不同服务的连接所占的百分比|
|dst_host_srv_serror_rate|0.0003|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中,出现SYN错误的连接所占的百分比|
|dst_host_rerror_rate|0.0003|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机的连接中,出现REJ错误的连接所占的百分比|
|srv_rerror_rate|0.0002|过去两秒内,在与当前连接具有相同服务的连接中,出现“REJ” 错误的连接的百分比|
|dst_host_srv_diff_host_rate|0.0002|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中,与当前连接具有不同源主机的连接所占的百分比|
|srv_serror_rate|0.0001|过去两秒内,在与当前连接具有相同服务的连接中,出现“SYN” 错误的连接的百分比|
|srv_diff_host_rate|0.0001|过去两秒内,在与当前连接具有相同服务的连接中,与当前连接具有不同目标主机的连接的百分比|
|serror_rate|0.0001|过去两秒内,在与当前连接具有相同目标主机的连接中,出现“SYN” 错误的连接的百分比|
|dst_host_same_srv_rate|0.0001|前100个连接中,与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接所占的百分比|
|rerror_rate|0.0|过去两秒内,在与当前连接具有相同目标主机的连接中,出现“REJ” 错误的连接的百分比|
|diff_srv_rate|0.0|过去两秒内,在与当前连接具有相同目标主机的连接中,与当前连接具有不同服务的连接的百分比|
## 5折交叉验证结果
```
[0.99440018 0.99969071 0.99905041 0.99903956 0.99788378]
```
##
* get_train_data.py 第一步
* get_train_data2.py 第二步
* get_train_data3.py 第三步
* wrap_up.py 统计特征信息
* crossvalidation.py 交叉验证
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